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Enregistrement W4408366958 · doi:10.1016/j.tate.2025.104997

Starting teaching as a millennial: A generational view on early career teaching in Canada

2025· article· en· W4408366958 sur OpenAlexafffundabout
Benjamin Kutsyuruba, Keith Walker, John Bosica, Rebecca Stroud Stasel

Notice bibliographique

RevueTeaching and Teacher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésPedagogyPsychologyMathematics educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from an extensive pan-Canadian study that examined the differential impact of induction and mentorship programs on early career teachers’ retention, this article compares perceptions of the early and late millennial and non-millennial participants regarding induction support, mentorship, professional development, thriving, and teacher attrition. The results of our multi-generational comparative research demonstrated differences in distinctive values, group-associated attitudes, and life stage factors between the early, late, and non-millennial groups, albeit they were less prominent than often suggested in the literature on millennials. The article concludes with implications for theory, policy, and practice by considering intergenerational needs and differences in early career teaching. • Millennials represent a prevalent majority of early career teachers across Canada. • Induction and mentoring supports were significantly higher for late millennials. • Mentoring increased millennial teacher retention and professional development. • Late millennials reported highest levels of self-care and establishing boundaries for healthy living. • The differences between the early, late, and non-millennials were more nuanced than the extant literature indicates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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